# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np

import geatpy as ea


class Fonseca(ea.Problem):  # 继承Problem父类

    def __init__(self, M=None, Dim=5):  # M : 目标维数；Dim : 决策变量维数
        name = 'Fonseca'  # 初始化name（函数名称，可以随意设置）
        M = 2  # 初始化M（目标维数）
        maxormins = [1] * M  # 初始化maxormins（目标最小最大化标记列表，1：最小化该目标；-1：最大化该目标）
        varTypes = [0] * Dim  # 初始化varTypes（决策变量的类型，0：实数；1：整数）
        lb = [-4] * Dim  # 决策变量下界
        ub = [4] * Dim  # 决策变量上界
        lbin = [1] * Dim  # 决策变量下边界（0表示不包含该变量的下边界，1表示包含）
        ubin = [1] * Dim  # 决策变量上边界（0表示不包含该变量的上边界，1表示包含）
        # 调用父类构造方法完成实例化
        ea.Problem.__init__(self,
                            name,
                            M,
                            maxormins,
                            Dim,
                            varTypes,
                            lb,
                            ub,
                            lbin,
                            ubin)

    def evalVars(self, Vars):  # 目标函数
        f1 = 1 - np.exp(-np.sum(
            (Vars - 1 / np.sqrt(self.Dim))**2, 1, keepdims=True))
        f2 = 1 - np.exp(-np.sum(
            (Vars + 1 / np.sqrt(self.Dim))**2, 1, keepdims=True))
        f = np.hstack([f1, f2])
        return f

    def calReferObjV(self):  # 设定目标数参考值
        return None
